GWR

はじめに 『Pythonで学ぶ空間データサイエンス入門』の独学ノートです。本の内容から寄り道してアレコレ考えます。 本を読んだ上で補助的に読んでください。 この記事では、GWRの重み行列について、プログラムを使って解説します。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の内容】 www.anarchive-beta.com 【今回の内容】 はじめに 4.3.2-3 GWRモデルの重み行列の実装 重み行列の数式表現 疑似データの生成 重み行列の計算 Moving Window型 指数型 ガウス型 bi-square型 tri-cube型 重み行列の実装 参考文献 おわりに …

はじめに 『Pythonで学ぶ空間データサイエンス入門』の独学ノートです。本の内容から寄り道してアレコレ考えます。 本を読んだ上で補助的に読んでください。 この記事では、GWRモデルの重み行列について、図を使って解説します。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の内容】 www.anarchive-beta.com 【今回の内容】 はじめに 4.3.3 GWRモデルの重み行列の可視化 重み行列の数式表現 データの読込 重み行列の図 Moving Window型 指数型 ガウス型 bi-square型 tri-cube型 参考文献 おわりに 4.3.3 GWRモデルの…

はじめに 『Pythonで学ぶ空間データサイエンス入門』の独学ノートです。本の内容から寄り道してアレコレ考えます。 本を読んだ上で補助的に読んでください。 この記事では、GWRモデルの重み関数について、図を使って解説します。 【前の内容】 www.anarchive-beta.com 【他の内容】 www.anarchive-beta.com 【今回の内容】 はじめに 4.3.2 GWRモデルの重み関数の可視化 重み関数の図 Moving Window型 指数型 ガウス型 bi-square型 tri-cube型 重み関数の比較 参考文献 おわりに 4.3.2 GWRモデルの重み関数の可視化 …

はじめに 『Pythonで学ぶ空間データサイエンス入門 ――地域の特徴を発見する方法――』の独学ノートです。本の内容から寄り道してアレコレ考えます。 本を読んだ上で補助的に読んでください。 この記事は、各節の内容のリンクページです。 「導出編」「実装編」「可視化編」の三部構成でモデルやアルゴリズムの理解を目指します。「導出編」では、モデルの定義式からパラメータの計算式などを導くことで、より詳細に数式を使って解説します。「実装編」では、定義式や計算式などを組んで再現することで、数式との対応をプログラミングを使って解説します。「可視化編」では、推定結果や計算を図にすることで、数式とプログラムの意図…